“力学动态”文摘，第71卷，第6期
“力学动态”文摘，第71卷，第6期，2025年10月25日
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编者按：《力学动态》文摘由江苏省力学学会 、河海大学力学与工程科学学院主办。每月10日和25日发送，免费订阅、自由退订。欢迎发布信息、交流体会、共享经验。
本期目录：
◆ 新闻报道
◆ 学术会议
PhD position on Machine Learning for Scientific Computing
Postdoc Position - Agentic AI in Computational Mechanics
◆ 友情链接
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新闻报道
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（摘自中国力学会网站）
2025年10月10日至12日，第五届工程中的数据驱动计算与机器学习国际会议（The 5th International Conference on Data-Driven Computing and Machine Learning in Engineering, DACOMA-25）在北京成功举办。本次会议作为第28届北京科技交流学术月的开幕活动，由北京市科学技术协会指导，中国力学学会、北京力学会、清华大学联合主办，北京大学、北京理工大学、同济大学等十余所国内外高校及科研机构共同协办，共吸引270余位海内外学者参会。
会议开幕式于10月11日上午举行。北京市科协主席李静海教授代表北京市科协致辞。他强调，北京市科协将持续搭建交流平台，支持市属学会发展，加强与全国学会合作，服务好在京高校，加强与国际组织、科研机构等各方的交流，汇聚科技创新力量。中国力学学会理事长、中国科学院力学研究所何国威研究员代表主办方致辞。他回顾了学会自钱学森、周培源等先辈于1957年创立以来的使命，以及凝聚超过五万名会员推动力学发展的历程。他指出，在大数据与人工智能时代，数据驱动技术为工程领域带来了空前机遇与挑战。他鼓励与会者珍惜此次机会，深入交流，共同开拓工程科学前沿。大会联合主席、德国国立包豪斯-魏玛大学Timon Rabczuk教授代表国际学术界致辞，向参会代表介绍了会议的基本情况。开幕式由北京市科协党组书记丁勇和大会联合主席、清华大学庄茁教授共同主持。
DACOMA是国际数据驱动与智能计算领域的重要学术品牌，于2019年由国内外知名高校及科研机构联合发起，至今举办四届。第五届会议（DACOMA-25）以“数据驱动与人工智能赋能工程创新”为主题，邀请全球67位计算力学与AI领域权威学者作大会报告，其中8个大会特邀报告，59个专题邀请报告，展现跨学科融合的最新研究成果，为国际学术交流与产业创新搭建高水平台。
本次会议特邀中外院士、国际学会领袖及领域权威专家，围绕AI基础理论、湍流模拟、结构优化、偏微分方程求解等方向作大会报告。
欧洲科学与艺术学院院长Klaus Mainzer教授以《AI在科学和工程中的未来：从计算基础到新兴技术》为题，解析数字机器学习、类脑神经形态AI与量子AI的技术优势与局限，提出“混合AI技术”发展方向，强调通过逻辑、数学、物理与工程科学的跨学科研究，构建高效可持续的智能计算体系，并结合多部著作成果阐述AI发展底层逻辑。
何国威研究员以《数据驱动的大涡模拟用于湍流流动的时准预测：湍流建模与形状优化》为题，介绍三项核心成果――数据驱动随机强迫模型（精准预测流场时空相关性，解决传统模型过度预测问题）、增才学习壁模型（克服机器学习?“灾难性遗忘”）、基于LES的形状优化（用正则化集合卡尔曼方法解决湍流混沌导致的梯度爆炸问题），并展示该技术在水下航行器湍流噪声预测中的应用。
Timon Rabczuk教授在《超越残差：基于能量的偏微分方程求解方法》报告中，指出物理信息神经网络（PINNs）的残差最小化缺陷，提出“深度能量法（DEM）”（直接最小化能量泛函，确保热力学一致性与边界条件满足），并延伸出“变分物理信息神经算子（VINO）”，突破成对数据集依赖，验证其在固体力学问题中的性能。
庄茁教授以《机器学习与力学建模赋能大型复合材料飞机机翼可变刚度结构设计》为题，提出通过纤维曲线铺丝路径与铺层角度设计复合材料变刚度层板，建立基于人工智能的非均匀各向异性材料连续体板壳单元，发展机器学习跨尺度协同进化算法，实现大型飞机高维/连续-离散混合变刚度复合材料机翼结构的高效优化与性能提升。
北京大学唐少强教授以《张量分解：若干最新研究进展》为题，分享三项进展――证明泊松方程双模解中PGD与SVD选模顺序差异及预处理校正方法、提出多层VMS-TD算法（高效求解增材制造中的移动热源热传导问题）、用TD求解含形状参数的单胞（RUC）数值均匀化问题，并基于此完成结构拓扑优化，展现 TD 在高维参数空间问题中的优势。
北京理工大学陈鹏万教授以《连续-非连续数值流形（NMM）开发及其在材料断裂破碎模拟》为题，系统展示了数值流形方法（NMM）的技术突破与应用成果。团队构建了基于“数学-物理双覆盖系统”的流形元软件框架，大幅降低了位移场求解对传统网格的依赖性。创新性提出“三维进入块理”算法，简化三维接触搜索并优化计算效率；结合“裂纹尖端追踪”与“波形跟踪法”精准模拟动态裂纹扩展过程，同时建立粘弹塑性材料本构模型以刻画材料复杂力学行为。该软件成功应用于混凝土构件断裂、高聚物填充复合材料力学性能预测、颗粒堆积体力链传递等准静态断裂问题，也应用于了碰撞、冲击等动态破碎过程的连续-非连续模拟。
大连理工大学阎军教授以《基于FCA的大规模点阵结构弹塑性等效性质快速预测》为题，介绍了创新非线性等效性质预测方法――通过引入基于有限元-簇分析的数据驱动降阶策略，将满足自平衡应力特征的相互作用矩阵与最小余能原理相结合，实现杆单元模型的高效弹塑性增量求解。该方法同时采用物理降维与聚类降阶，显著降低了含大规模细长构件点阵结构的计算复杂度，在保证预测精度的同时，极大提升了弹塑性等效性质的分析效率。
北京理工大学廉艳平教授以《一种用于非线性固体力学问题的离散学习方法》为题，提出了“离散学习方法（DLM）”――针对数据驱动机器学习算法中存在的高时空复杂度难题，建立了解空间和材料域双离散化概念以生成小样本低维子数据集，基于此训练了多模式、小样本局部降阶高斯过程回归（GPR）模型，实现预测精度较传统GPR提升了1-3个数量级，可实时处理千万自由度极端变形问题（单机1分钟内完成时空预测）。
除大会报告外，会议设置131个专题报告，覆盖 “数据驱动计算力学”“机器学习与结构优化”“多尺度建模与先进材料”“工程问题实时预测” 等方向，采用“报告研讨 + 海报展示”形式，促进与会者之间深度互动。
会议期间，特设的期刊展台现场发放《数据驱动计算与机器学习精选文章》宣传册，系统汇编了学会期刊近年来发表的相关领域重要成果，与会议主题高度契合且集中展现了该领域的前沿进展，受到与会代表的关注和好评，期刊和会议的联动效果显著。
本届DACOMA-25会议的成功举办，不仅有效拓展了数据驱动和机器学习在工程中的前沿应用，更凸显出中国力学学会在主动引领学科转型、培育新兴增长点方面的关键作用。会议聚焦AI与力学深度融合所催生的新范式、新方法，通过搭建高水平国际交流平台，汇聚全球智慧、共享创新成果，有力推动了力学学科从传统建模向智能计算的前沿跨越，彰显了北京作为国际科技创新中心的集聚与引领作用，为我国在智能化时代引领力学新兴交叉方向注入了强劲动力。
（摘自中国力学学会网站）
2025年10月10日至12日，第二届全国南海岛礁工程环境力学会议在南京顺利举行。会议由南京航空航天大学和中国力学学会环境力学专业委员会共同主办，南京航空航天大学民航学院、宁波大学、河海大学、佛山大学、华中科技大学和吉首大学联合承办。全国68所高校、科研院所及企业的260余名专家学者现场参会，围绕“南海岛礁工程的环境力学问题”主题，完成129场学术报告，系统展示我国在该领域“基础理论―材料结构―工程应用”全链条最新突破。
会议名誉主席东南大学缪昌文教授、东南大学刘加平教授和中国人民解放军陆军工程大学王明洋教授，南京航空航天大学党委副书记刘宇雷教授，河海大学副校长陈达教授，西安建筑科技大学原副校长牛荻涛教授，桂林理工大学副校长王磊教授，东莞理工学院副校长郑愚教授，中国力学学会环境力学专业委员会副主任委员、河海大学孙洪广教授，国家高层次人才南京大学朱鸿鹄教授、河海大学鲁春辉教授、石家庄铁道大学孙国文教授和南京航空航天大学柯世堂教授，国家高层次青年人才同济大学张祖华教授、广西大学陈正教授、上海交通大学刘清风教授、大连理工大学张婷婷教授、东南大学张嘉文教授、河海大学许文祥教授和合肥工业大学郭柄霖教授等，会议共同主席南京航空航天大学余红发教授、宁波大学陈建康教授、佛山大学杨新华教授等出席了大会。
11日上午举行了大会开幕式和特邀报告会，开幕式由南京航空航天大学民航学院院长张卓然教授主持。刘宇雷副书记在大会开幕式上代表学校对参会嘉宾表示热烈欢迎。他指出，南海岛礁是中国领土的重要组成部分，开展南海岛礁工程环境力学研究不仅具有重要的科学意义和工程价值，更是维护国家主权、保障海洋安全、促进海洋经济发展的战略需求。本次会议汇聚全国最懂“力”“环境”“工程材料”和“工程结构”的专家学者，旨在解决岛礁工程“怎么建、用得久、扛得住、养得起”的世界性难题，希望与会专家学者携手并肩，把论文写在祖国的万里海疆。南航始终秉承“航空报国、贡献国防”的优良传统，近年来紧密围绕“海洋强国”战略，在南海岛礁土木工程材料与结构、深远海风浪联合发电设施、海上浮式机场等领域积累了丰硕的研究成果，在西沙和南沙设立了我国首批海洋混凝土材料与结构暴露试验站。期待携手与会学者，搭建起“力学-材料-土木-海洋-气象”多学科交叉平台，为南海岛礁基础设施建设提供坚实的人才储备和力学支撑。
孙洪广教授在致辞中指出，将力学前沿理论与国家重大战略需求紧密结合，攻克岛礁工程中的关键科学和技术难题，是力学工作者义不容辞的时代责任。本次会议聚焦“南海岛礁工程的环境力学问题”主题，为与会专家学者提供了高起点、全方位的学术交流机会，希望与会专家学者通过分享最新研究成果与实践经验，共同为促进国内环境力学与岛礁工程领域的学科交叉和协同创新贡献智慧与力量。
缪昌文教授、刘加平教授等13位著名专家学者受邀作大会特邀报告，大会共同主席陈建康教授等主持了大会特邀报告会。特邀报告内容紧密围绕岛礁工程在极端环境下面临的耐久性、多灾害耦合、智能感知与新能源利用以及海洋环境力学等核心挑战，系统展示了从材料机理、结构设计到全寿命防护的最新研究体系，展现了我国在该领域从基础理论到工程应用的全面突破。缪昌文教授介绍了我国《混凝土耐久性关键技术》重大突破；刘加平教授分享了《岛礁防护混凝土研究与应用》重要成果；陈达教授展示了《高性能水泥基材料-混凝土组合结构》创新成果；牛荻涛教授总结了《极端热湿环境珊瑚骨料混凝土结构耐久性》理论突破；王磊教授展示了《纤维复材材性特征及其对混凝土结构性能的影响》研究新进展；郑愚教授报告了《FRP增强轻质UHPC自供能自感知海洋漂浮单体结构关键技术研究》新思维；朱鸿鹄教授带来了《海岸工程光纤智能感知：技术与应用》创新成果；鲁春辉教授分享了《岛礁淡水透镜体保护与可持续利用》领域新进展；陈国兴教授报告了《南海岛礁珊瑚砂土的液化特性》研究成果；南京航空航天大学邵荃教授提出了《岛礁机场多风险耦合辨识与动态预警研究》新方法和面临的新挑战；佛山大学郭永昌教授介绍了《海洋环境作用下复合筋混凝土结构的疲劳损伤机理与寿命预测》研究成果；同济大学张祖华教授介绍了《超高性能地质聚合物混凝土在海洋环境下的行为与应用前景》理论和技术成果；南京航空航天大学任贺贺副教授代表柯世堂教授报告了《数据物理双驱动台风-浪-流多灾害多尺度降阶模拟与深远海风力机抗台风设计》新方法和新技术。大会主席余红发教授作大会总结报告。
11日下午，大会还设置了5个主题分会场和2场硕博论坛，主题分别聚焦南海岛礁工程材料、工程结构与机场工程、工程防灾与减灾、海洋与环境工程力学、工程应用前沿等五个方向，共带来116场学术报告。
会议筹备期间，会议共同主席和组委会组织专家对征集方案进行了无记名投票评审，确定“力聚?风环”图形为全国南海岛礁工程环境力学会议的正式LOGO，设计理念根植于中国对南海诸岛的主权，传承中国力学学会的形象标识，发展我国岛礁工程的环境力学内涵。大会共同主席杨新华教授主持。
大会主席余红发教授在总结讲话中向大会名誉主席、所有报告人、参会代表及组委会致以诚挚感谢，并表示，全国南海岛礁工程环境力学会议始终以推动产业革新为使命，持续打造思想碰撞、技术交融与成果转化的平台。此次会议的圆满举办，不仅汇聚了全国力学领域的智慧结晶，更以创新思维为多方协同创新注入强劲动能，对服务“海洋强国”国家战略具有重要意义。
下届会议申办单位宁波大学土木工程与地理环境学院院长章子华教授向与会代表发出诚挚邀请。
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学术会议
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物理力学是力学的一个重要分支，为促进其与其它力学分支的交叉与融合、激发原始创新、服务国家重大工程需求，中国力学学会物理力学专业委员会已连续多年举办全国物理力学青年学者学术研讨的科技活动。本次科技活动将由上海大学力学与工程科学学院、上海市应用数学和力学研究所共同承办，邀请国内外知名学者系统介绍相关领域的研究成果和重大科学问题，邀请从事物理力学研究的优秀青年学者汇报和交流代表性成果及最新研究进展，共同探讨物理力学学科的现存问题、面临挑战及未来发展机遇，进一步促进该领域青年学者的交流合作与专业成长。
01 基本信息
主办单位
中国力学学会物理力学专业委员会
承办单位
上海大学力学与工程科学学院
上海市应用数学和力学研究所
会议时间
2025年10月25日至26日（24日报到）
会议地点
上海衡山北郊宾馆(上海市宝山区沪太路4788号)
02 组织架构
会议主席
郭万林，南京航空航天大学
组织委员会
张田忠、郭宇锋、赵军华、张助华、李春、唐淳、江进武、吕??
03拟参会的邀请报告人
郭万林（南京航空航天大学）
郭旭（大连理工大学）
段慧玲（北京大学）
李岩（同济大学）
张助华（南京航空航天大学）
王杰（浙江大学）
刘益伦（西安交通大学）
卢同庆（西安交通大学）
04会议注册及酒店预订
会议注册及酒店预订的相关事宜，敬请访问下方大会官网了解详情。
http://physicsseminar.safa.cn/
05联系方式和联系人
联系人：吕??
电话：15921810173
物理力学是力学的一个重要分支，为促进其与其它力学分支的交叉与融合、激发原始创新、服务国家重大工程需求，中国力学学会物理力学专业委员会已连续多年举办全国物理力学青年学者学术研讨的科技活动。本次科技活动将由上海大学力学与工程科学学院、上海市应用数学和力学研究所共同承办，邀请国内外知名学者系统介绍相关领域的研究成果和重大科学问题，邀请从事物理力学研究的优秀青年学者汇报和交流代表性成果及最新研究进展，共同探讨物理力学学科的现存问题、面临挑战及未来发展机遇，进一步促进该领域青年学者的交流合作与专业成长。
01 基本信息
主办单位
中国力学学会物理力学专业委员会
承办单位
上海大学力学与工程科学学院
上海市应用数学和力学研究所
会议时间
2025年10月25日至26日（24日报到）
会议地点
上海衡山北郊宾馆(上海市宝山区沪太路4788号)
02 组织架构
会议主席
郭万林，南京航空航天大学
组织委员会
张田忠、郭宇锋、赵军华、张助华、李春、唐淳、江进武、吕??
03拟参会的邀请报告人
郭万林（南京航空航天大学）
郭旭（大连理工大学）
段慧玲（北京大学）
李岩（同济大学）
张助华（南京航空航天大学）
王杰（浙江大学）
刘益伦（西安交通大学）
卢同庆（西安交通大学）
04会议注册及酒店预订
会议注册及酒店预订的相关事宜，敬请访问下方大会官网了解详情。
http://physicsseminar.safa.cn/
05联系方式和联系人
联系人：吕??
电话：15921810173
能源工程中的流固耦合前沿问题研讨会会议通知
能源工程中的流固耦合前沿问题研讨会定于2025年11月1日至3日在广东省深圳市召开，本届会议由中国力学学会流固耦合力学专业委员会主办，中国力学学会反应堆结构力学专业委员会协办，中广核研究院有限公司承办。本次研讨会主要聚焦核能工程中的流固耦合主题，重点针对新质反应堆的流致振动问题、数据驱动的反应堆流致振动分析方法、高精度的流固耦合数值方法等热点问题开展学术研讨，也欢迎能源工程领域的其他流固耦合问题参与研讨。
现将会议有关安排通知您，诚邀您届时赴会、莅临指导！
01会议时间
11月1日：报到；
11月2日：研讨会；
11月3日：代表离会。
02交流方式
本次会议交流方式为特邀专题报告和学术自由交流。
03会议费用
本次会议收取注册费：1200元/人。会议特邀报告专家、流固耦合力学专委会委员和反应堆结构力学专委会委员免收会议注册费。
会议注册链接：https://meeting.cstam.org.cn/?sid=527&mid=132&v=100。
本次会议由中国力学学会收取会议费，并开具发票。
住宿费（自理）：协议价450元/间，房源紧张，参会代表尽快联系会务组预留房间。
04住宿及会议地点
住宿地址：深圳大鹏较场尾亚朵X酒店（广东省深圳市龙岗区大鹏新区大鹏街道鹏城社区银滩路8号1栋101）
酒店交通便利，本次会议不安排接送，请参会代表自前往。
会议地址：中广核大亚湾核电基地长湾领导力发展中心（广东省深圳市龙岗区大鹏新区大鹏街道大亚湾）
（进入基地需要提前报备，会务组安排参会代表2日上午8:30从住宿酒店统一前往）
05学术委员会
主席：
万志强、路广遥、赖姜
副主席：
张鲲、张旭辉、朱贺
学术委员会（按姓氏首拼音排序）：
包艳、蔡尚炅、陈德奇、何超、黄小波、姜乃斌、蒋顺利、李振、罗家成、吕峰、潘定一、秦洁、谭添才、孙磊、谭蔚、袁德文、张书俊、朱国瑞、朱红钧、朱仕斌、郑冠男
06会务组
会议联系人：
吕 晴，15901115768
郑冠男，13910183048
会务组Email：
07其他事项
为便于会务组织和安排，请于2025年10月26日前将参会回执（附件.docx）返回会务组邮箱，因核电基地封闭管理和提前报备，会务组需要提前安排会议餐饮及交通资源，未提前发送回执报名参会的代表，无法参加本次会议。
以下为本次会议的特邀报告内容，报告持续更新中。
1 新质反应堆发展给力学带来的挑战 孙磊（中国核动力研究设计院）
2 基于流型演化的管束流致振动及损伤预测模型研究 谭蔚（天津大学）
3 高精度谱单元方法及流固耦合计算中的应用 包艳（上海交通大学）
4 核电厂蒸汽调阀波动特性分析及优化 刘寅立（苏州热工研究院有限公司）
5 松紧耦合统一的流固耦合模拟框架：Fluent实现与应用分析 朱仕斌（中广核研究院有限公司）
6 数据驱动的压水堆内流场特征与流致振动分析方法研究 姜乃斌（中山大学）
7 反应堆垢致轴向功率偏移的耦合数值模拟 潘定一（浙江大学）
8 海洋管柱多场多相耦合响应实验研究 朱红钧（西南石油大学）
9 核电厂水锤监检测分析治理与工程案例分享 黄小波（苏州热工研究院有限公司）
10 高雷诺数流致振动的浸入边界数值方法研究 蔡尚灵（中国科学院力学研究所）
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招生招聘
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PhD position on Machine Learning for Scientific Computing
Rutgers University - Piscataway, NJ, USA
Job Description:
A fully supported PhD position on Machine Learning for Scientific Computing is available in the Department of Mechanical and Aerospace Engineering at Rutgers University. The successful applicant will work under the supervision of Dr. George Moutsanidis and the desired start date is January 2026 or September 2026.
The PhD project will focus on the development and application of advanced machine learning techniques on computational fluid dynamics and computational solid mechanics. This includes both data-driven and physics-informed approaches, with potential applications in optimization, surrogate modeling, and uncertainty quantification.
Required Qualifications:
MS degree in Engineering, Applied Mathematics, or related field
Solid academic background in the theory and application of novel machine learning techniques, such as deep operator networks, graph neural networks, and generative AI methods.
Solid academic background on scientific computing
Excellent coding skills
Exceptional analytical and problem-solving skills
Strong communication and teamwork capabilities
Why join Rutgers University? Rutgers University-New Brunswick is the flagship campus of New Jersey’s state university system and a member of the Big Ten Academic Alliance. Located just 40 minutes from New York City and within easy reach of Philadelphia, it offers access to a vibrant academic and industrial ecosystem. The Department of Mechanical and Aerospace Engineering is home to a dynamic group of faculty with
diverse expertise, strong external funding, and state-of-the-art research facilities. Rutgers is also a designated R1 research university, providing a stimulating environment for interdisciplinary research and collaboration across engineering, computer science, and applied mathematics.
The interested applicants are encouraged to communicate their interest to Dr. Moutsanidis by sending an email (george.moutsanidis@rutgers.edu) and by submitting the following material:
Graduate and undergraduate transcripts
CV
Any relevant publications
Contact information of at least 3 faculty members that can provide letters of recommendation
Results of GRE and TOEFL if available
The review of applications will begin immediately, and the position will remain open until filled.
Contact Information:
George Moutsanidis
Rutgers University
george.moutsanidis@rutgers.edu
Postdoc Position - Agentic AI in Computational Mechanics
Purdue University - West Lafayette, Indiana, United States
Job Description:
The successful candidate will have a PhD in Mechanical Engineering or a related field, excellent programming skills, and knowledge of computational mechanics and artificial intelligence. The position is in the Gomez Research Group (https://engineering.purdue.edu/gomez/) in the Department of Mechanical Engineering at Purdue. Applications Please send an email expressing your interest, together with a CV to Prof. Hector Gomez (hectorgomez@purdue.edu). Please, use the subject line “Agentic-AI-Comp-Mech-Postdoc Application”. Reviews of applications will start on October 15th, 2025 and continue until the position is filled.?
Contact Information:
Hector Gomez
Purdue University
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学术期刊
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初东阳, 姚凯丽, 庄茁, 柳占立
夏甘霖, 孟增, 吴枝根
董鹏军, 唐伯明, 曹雪娟
杨煜林, 田青龙, 蔡陈生, 唐育聪, 任建伟, 董杨, 高辉遥, 赵振宇, 卢天健
史迎辉, 唐怀平, 赵英治
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网络精华
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做新时代立德树人的大先生（思想纵横）
（摘自光明网）
百年大计，教育为本。教育大计，教师为本。习近平总书记强调：“教师要成为大先生，做学生为学、为事、为人的示范，促进学生成长为全面发展的人。”习近平总书记的谆谆嘱托、殷切期望，是新时代新征程赋予广大人民教师的职责使命。
成为大先生，心中要有“大情怀”。传道者，自己首先要明道、信道。教师承担着传播知识、传播思想、传播真理，塑造灵魂、塑造生命、塑造人的时代重任，这种职业性质和职责使命决定了教师要有家国情怀，胸怀“国之大者”，树立“躬耕教坛、强国有我”的志向和抱负。“只要祖国需要，我必全力以赴”的黄大年，扎根贫困地区点亮乡村女孩梦想的张桂梅，打起背包就出发、到祖国最需要的地方建功立业的西安交通大学西迁老教授……他们都把教育事业融入强国建设、民族复兴伟业，将对马克思主义的信仰、对中国特色社会主义的信念、对实现中华民族伟大复兴中国梦的信心转化为言传身教的涓涓细流和对教育事业的无限赤诚，彰显了大先生的情怀和担当。
教育家陶行知曾说，千教万教教人求真，千学万学学做真人。教育，是一场向美而行的遇见，是一段温暖人心的修行。有爱才有责任，这份大爱大责，激励着广大教师牢记为党育人、为国育才使命，甘守三尺讲台，潜心教书育人，通过真情、真心、真诚拉近同学生的距离，把自己的温暖和情感倾注到每一个学生身上，让每一个学生都健康成长，让每一个学生都有人生出彩的机会。
成为大先生，脑中需有“大学问”。常言道：“要给学生一碗水，教师要有一桶水。”这桶水，不仅是知识的积累，更是智慧的沉淀。把这“一桶水”装满装好，需要教师不断夯实理论武装，自觉用党的创新理论武装头脑，坚持好运用好习近平新时代中国特色社会主义思想的世界观和方法论以及贯穿其中的立场观点方法，真正把马克思主义看家本领学到手，做习近平新时代中国特色社会主义思想的坚定信仰者和忠实践行者。
当好新时代立德树人的大先生，光有“一桶水”是远远不够的，更重要的是用源源不断的活水培根铸魂、启智润心。这需要教师聚焦国家所需、人民所盼，勇于探索新知、敢于突破陈规，善用新技术赋能教育教学，大力推动知识创新、方法创新，以扎实的功底、精湛的教艺、严谨的态度、科学的方法把课程讲“活”、讲“透”、讲“潮”，为解决真问题、大问题拿出真本事、产出好成果。
成为大先生，胸中当有“大格局”。当今世界正处于大发展大变革大调整时期，世界多极化、经济全球化、社会信息化、文化多样化深入发展，全球治理体系和国际秩序变革加速演进。“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”，这是中国知识分子的天下情怀。教师心胸宽广，学生才能面朝大海、仰望星空、顶天立地。
面对快速变化的世界和中国，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人，教师自身要有宽广的国际视野，不断提高运用新时代党的创新理论认识把握中华民族伟大复兴战略全局和世界百年未有之大变局的能力水平，在国际国内相互联系中看问题、想问题，以全面、辩证、长远的眼光洞察时代大势，以海纳百川、有容乃大的胸襟包容学生、接纳学生、欣赏学生、鼓励学生，用自己的一言一行、一举一动春风化雨般影响和塑造学生，努力成为撒播知识种子、传递文明火炬的使者，成为学生心灵的塑造者和守护人，培养更多担当民族复兴大任的时代新人。（张焕霞 张振飞）
积极理性推动人工智能与教育深度融合
（摘自光明网）
作者：阎 琨 段梦涵（分别系清华大学教育学院长聘副教授；博士后研究人员）
随着人工智能技术的飞速发展，其在教育上的运用展现出更多可能性。我们要重视人工智能在教育应用上的多种可能，促进教育生态全面转型，推进人工智能赋能教育全面深化。
发挥人工智能强大的数据挖掘与分析能力，提高基础性教学、学习、管理任务的完成效率，减轻教师与学生负担，支持“双减”政策、素质教育等政策更好落地。推动人工智能技术参与高阶教育任务的完成，推进智慧教育生根开花。当前，人工智能技术展现出了赋能教育的多种可能，尤其是对学生想象力与创造性思维培养的促进作用。但在具体的课堂实践与学校环境中还缺乏成熟的、体系化的生成式人工智能技术应用，人工智能教育研究者应联手一线教师，共同探索强涌现人工智能在高阶教学与学习任务上的赋能路径及具体举措。
除了探索运用人工智能为教育提供支持，还要关注其与教育制度结构之间的深层关系。人工智能技术虽然带来了突破时空限制、个性化定制等新兴教育范式，但是相对于传统教育具有的班级结构、教学顺序、管理模式等制度要素支持的优势，人工智能教育尚缺乏有效制度支撑，使得创新效果难以全面发挥。人工智能需要实现与当前教育生态的有效融合创新，创生从下层任务到上层制度的完全结构，全面赋能教育深化改革。
需要强调的是，在人工智能赋能教育的历史发展中，多学科的知识、理论交叉融汇创新是重要的先行环节。但是，当前的人工智能赋能教育已经越来越呈现出以计算机科学为主导的技术倾向。长期缺乏理论指导的技术发展易导致价值与目标的缺失，从而使技术野蛮生长、偏离轨道，也可能导致技术发展后继乏力。为此，当前要大力强化多学科整合下的理论指导，体现人工智能赋能教育的理性追求。
一方面，人工智能赋能教育需要进一步加强理论基础研究，尤其需要解决两个关键的理论问题。一是要加强对人工智能的核心技术――智能涌现能力的理论探索，避免人工智能技术在赋能教育应用中盲目探索；二是要加强教育理论与人工智能技术的融汇支撑，提升人工智能在教育领域应用的适切性。这也对多学科交叉支撑进一步提出了要求，包括加强相关基础学科对人工智能技术的理论研究，打开智能涌现的“黑匣”，构建人工智能的运行原理与机制；还要以此指导人工智能技术在教育领域的应用更加理性，防止技术依赖、技术滥用等风险；同时要加强教育学者的参与，积极探索人工智能时代的教育规律，为人工智能技术进行价值赋能，优化其在教学、学习、学术研究、教育管理等方面的应用效能。
与此同时，要坚持市场推动与法律约束双轨推进，促进人工智能在赋能教育时平衡兼顾。从全球范围来看，人工智能服务于教育已经形成了一定的产业生态框架。其中，欧美国家起步早，占有较大的份额。即使如此，人工智能教育仍然有较大开拓空间。积极推进人工智能教育发展，就需要提振各方信心，为人工智能教育发展打造良好的环境；要强调需求导向和服务导向的技术应用与成果转化，增强人工智能教育产品的竞争力；构建大中小型企业共存，人工智能教育项目多样化的生态；同时，关注基础性、标准化的人工智能教育基础产业建设，从国内竞争走向国际化竞争。
另一方面，人工智能赋能教育应保证公益底色，自觉在伦理道德约束下发展。主管部门及学校要树立人工智能技术在教育领域应用的基本法律规范，避免教师、学生数据的过度暴露或不当使用；要加强对教育科技公司和人工智能教育行业的外部监管，保障技术开发与应用的安全，防止算法偏见；还要引导行业、企业形成关于人工智能伦理道德的内部监管和自我审查，引导师生基于教育精神与价值来使用人工智能技术与产品。
人工智能技术在拔尖人才培养上具有突出优势，要发挥其助推器作用，完善拔尖创新人才发现培养机制，着力造就一大批拔尖创新人才。首先，要将人工智能技术广泛融入拔尖人才的“选―育―评―管”中，实现覆盖“入口―过程―出口”的全过程全环节全体系的智能培养，包括实现对拔尖人才的智能甄别，支撑“一生一策”的拔尖学生智能个性化培养与自适应学习，落实对拔尖学生“知情意行”的多维智能评价和动态反馈。其次，要积极利用人工智能软件、程序与嵌入设备为拔尖人才培养搭建智慧学习环境以及智能管理体系。可通过虚拟指导平台探索导师与学生的精准匹配、教学互动，利用智能辅导系统支持专家学者实施个性化学习计划、指导计划，以及帮助行政管理人员建立对拔尖人才成长的持续跟踪监测反馈机制，根据质量监测和反馈信息完善培养方案，提升人才培养质量。
另外，拔尖人才培养要更新传统教育模式，结合网络技术和实践教学，探索产教融合、科教融汇的智能教学改革路径，积极进行“AI+”专业建设，培养符合现代产业需求的具有较高综合素养的拔尖人才。尤其要激发人工智能对国家重大战略需求、重要基础学科，以及关键核心技术领域的拔尖人才培养的支撑作用。
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结 束
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